语言的认知研究和计算分析（增订本） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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袁毓林 著

图书标签:

• 认知科学
• 计算语言学
• 语言学
• 心理语言学
• 自然语言处理
• 认知建模
• 语言认知
• 计算认知科学
• 神经语言学
• 形式语言学

出版社： 商务印书馆

ISBN：9787100107419

版次：1

商品编码：11588166

品牌：商务印书馆（The Commercial Press）

包装：平装

开本：32开

出版时间：2014-10-01

用纸：胶版纸

页数：597

正文语种：中文

内容简介

　　《语言的认知研究和计算分析》（北京大学出版社，1998年）经过修订和扩展的新版本。本书是关于语言的认知研究和计算分析的15篇论文的结集，中心内容是：尝试从认知科学的角度对语言的结构方式和语义理解的心理机制进行研究并加以计算分析，以探索语言研究怎样为计算机理解自然语言提供恰当的方法和合适的规则。

目录

一、认知科学和语言研究
二、名词配价和语义计算
三、谓词隐含和构式转换
四、原型理论和语法范畴
五、语言结构和心理机制
附录：学术随笔

精彩书摘

　　连接主义认为智能的基本单元是神经元，认知过程是由神经网络（nellralnetwork）构成的；表现为信息在神经网的有关单元中并行分布和特定的连接方式，而不是符号的运算。基于连接主义的工作机制可以避免知识表示的困难，但随之而来的新问题是各神经元之间的连接权值（weightvalue）设定的困难。　　现代神经科学的研究表明，人的大脑中至少有10个神经细胞，细胞之间通过树突（synapse，即连接轴突和突触的部分）和轴突互相连接，构成纵横交错的网络结构。脑细胞通过突触互相交换信息，每个脑细胞平均有10条通路跟其他细胞连接。也就是说，大脑中有10×10个突触。试想一下，由10条连线构成的通信网是多么复杂。更妙的是，人们可以通过学习而不断地改变细胞之间的连接形式，使这个网络的功能不断提高。这种神经生理学事实透彻地解释了下面这个人类智慧发展的奥秘：人的记忆并不因为脑细胞的成批死亡而丧失，相反人的智慧随着岁月能越来越发展。其奥秘就在于人的记忆和智慧并不是储存在单个脑细胞中的，而是储存在细胞之间互相连接而构成的网络中的。正是这种分布式的储存方式造就了这样一种集体智慧。但是，基于冯·诺依曼（JohnvonNeu—mann，1903—1957年）思想的传统计算机的结构跟大脑有着根本的差别。传统计算机由存储器和运算器组成，两者之间通过一组连线（称为总线）连接并传递信息。由于总线的通过量和通过率有限，因而限制了传统计算机的运算速度。与此相反，人的神经网以四通八达的网络形式，可以使大量的信息传递过程同时进行。　　人类大脑的网络结构及其特殊功能给了计算机科学家莫大的启迪，他们尝试仿照大脑的结构特征，采用大量比较简单的元件作为系统的基本单元，依靠单元之间复杂的连接构成具有良好功能的网络。这些连接可以按照一定的方式改变，从而使人工神经网络具有一定的学习能力。并且，由于神经网络模仿大脑的分布式存储的组织方式，因而具有良好的容错性、自纠正能力、快速反应能力以及能在一定范围内实现全局优化。计算机科学家希望用神经网络系统来进行图像、文字、声音和语音的识别，机场或工厂的调度和安全管理，化工厂中管道阀门的自动控制，以及核反应堆的监督控制等工作。①　　相比而言，基于符号主义的人工智能系统是在传统计算机硬件基础上发展起来的图灵过程软件，基于连接主义的人工神经网络则是一种把算法和结构统一起来的系统。两者在知识表示（一维还是多维）、学习方式（是否需要预编程序、预订规则）等方面有根本的差别。符号主义的处理方法严重地依赖知识表示的规则系统，要破坏一条规则也必须依靠另一条规贝来实现。可是，系统所面对的问题常常是突发的或反常的，难以预先制订规则来对付各种意外情况。而人却能凭直觉做出合适的反应，正是在这些地方，连接主义的处理方法能够大显身手。　　……

语象流转：探寻语言的心智印记与数字回响 一、序言：叩问语言的幽深之境 语言，如同一面映照思维的明镜，又似一股驱动文明的洪流。它不仅是人际交流的载体，更是思想形成、情感表达、知识传承的根本。千百年来，人类对语言的探索从未停歇。从苏格拉底的追问，到索绪尔的革命，再到认知科学的崛起，我们试图理解语言的本质，洞察其在心智中的运作机制，以及如何将其规律以新的形式呈现。 本书《语象流转：探寻语言的心智印记与数字回响》正是这场对语言奥秘不懈求索的最新篇章。它并非仅仅罗列零散的语言现象，而是致力于搭建一座连接心智理解与计算分析的桥梁，通过跨学科的视野，深入剖析语言是如何在人类大脑中形成、加工、理解和生成的，并进一步探索如何运用强大的计算工具，模拟、量化和揭示语言的内在规律及其演变趋势。 我们相信，对语言的深刻理解，不仅能帮助我们更有效地沟通，更能触及人类心智的本质，理解我们如何认知世界，如何建构意义，甚至如何塑造现实。而计算分析的介入，则为我们提供了前所未有的宏大视角和精细工具，让我们能够以前所未有的广度和深度，审视那些曾经难以捉摸的语言现象，发现隐藏在海量数据之下的深刻模式。 二、心智印记：语言的认知维度 语言的魔力，首先体现在它与人类心智的紧密交织。当我们将目光投向语言的认知维度，便会发现，每一个词语、每一句话语，都承载着复杂的心智活动。 1. 概念的生成与表征： 语言并非空穴来风，它源于我们对世界的观察和体验，并通过概念化的过程，将这些体验转化为可供表达的心理单元。本书将深入探讨： 意象图式（Image Schemas）： 那些植根于我们身体经验，如“向上”、“向下”、“内部”、“外部”等基本空间和运动图式，如何成为构成更复杂概念的基础？例如，“上升”的经济指标，“内心”的挣扎，“走出”困境，都巧妙地运用了这些基础图式。 原型理论（Prototype Theory）： 我们如何理解“鸟”这个概念？我们并非拥有所有鸟类的详尽清单，而是有一个对“典型鸟类”的心理原型（如麻雀、鸽子），其他鸟类则根据其与原型的相似度来归类。本书将考察原型是如何形成、如何影响词义的理解和生成。 隐喻与转喻（Metaphor and Metonymy）： 语言的生命力很大程度上在于其比喻性。我们如何用“时间是金钱”来理解时间，用“白宫宣布”来指代美国政府？这些隐喻和转喻并非简单的修辞技巧，而是认知策略，反映了我们如何将熟悉的领域映射到不熟悉的领域，从而实现意义的创造和传递。 2. 句子结构的加工与理解： 语言不仅仅是词语的堆砌，更是具有层次和逻辑的结构。大脑如何高效地解析这些复杂的句子结构？ 句法解析（Syntactic Parsing）： 当我们听到或读到一个句子时，大脑会迅速构建一个句法树，识别主语、谓语、宾语等成分，理解句子成分之间的关系。本书将探讨句法解析的理论模型，如依赖理论（Dependency Theory）和短语结构理论（Phrase Structure Theory），并分析句法歧义（Syntactic Ambiguity）如何挑战我们的解析过程，以及大脑如何解决这些歧义。 语义整合（Semantic Integration）： 句法结构只是骨架，语义信息才是血肉。我们如何将词语的意义整合到句子整体的意义中，并与我们的背景知识相结合，形成连贯的理解？本书将考察语义网络、框架语义学（Frame Semantics）等理论，以及事件语义学（Event Semantics）如何帮助我们理解复杂事件的表达。 语用推理（Pragmatic Inference）： 语言的意义往往超越字面意思。当我们听到“外面下雨了”，我们可能理解为“我需要带伞”。这种从字面意义到隐含意义的推断，依赖于我们的常识、对话的语境以及说话者的意图。本书将探讨合作原则（Cooperative Principle）及其会话含义（Conversational Implicature），以及言语行为理论（Speech Act Theory）在理解语言功能中的作用。 3. 语言的产生与发展： 从构思到表达，语言的产生是一个复杂而精妙的过程。 概念化到语言编码： 我们在大脑中形成一个意念，然后将其转化为音素、音节、词语，最终组织成句子。这个过程涉及信息检索、语义选择、句法构建、语音生成等多个阶段。本书将审视这些生产阶段的认知模型，并探讨语音障碍（如失语症）如何揭示语言生产的潜在机制。 儿童语言习得： 婴儿如何从无到有地掌握语言？他们是天生的语言学习者，还是通过模仿和强化？本书将探讨语言天赋论（Nativism）与行为主义（Behaviorism）的争论，并介绍语言习得的关键阶段，如词汇爆发、语法规则的内化等。 语言的社会性与文化性： 语言的认知机制并非孤立存在，它深受社会环境和文化背景的影响。本书将探讨方言、社会阶层、年龄等因素如何影响语言的使用和理解，以及语言如何塑造我们的文化认同。 三、数字回响：语言的计算分析维度 随着计算能力的飞速发展，我们得以运用强大的工具，以全新的视角审视语言。计算分析为我们提供了量化、模拟和预测语言现象的可能性，从而深化我们对语言本质的理解。 1. 文本挖掘与自然语言处理（NLP）： 庞大的文本语料库为我们提供了研究语言的宝贵资源。 词频统计与共现分析： 通过分析词语在文本中出现的频率及其与其他词语的共现情况，我们可以发现词语的常用搭配、语义关联以及话题的分布。例如，分析新闻报道可以揭示当前社会关注的热点词汇及其演变。 主题建模（Topic Modeling）： LDA（Latent Dirichlet Allocation）等算法能够从大量文档中自动提取潜在的主题，揭示文档集合的结构和内容。这对于理解大规模文本数据集的内在联系，如文学作品的主题演变、学术论文的研究趋势等，具有重要意义。 情感分析（Sentiment Analysis）： 通过识别文本中的情感倾向（正面、负面、中性），我们可以了解公众对特定事件、产品或观点的情绪反应。这在市场营销、舆情监测等领域有着广泛的应用。 命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）： 自动识别文本中的人名、地名、组织机构名等，能够帮助我们从海量信息中提取关键实体，构建知识图谱，实现更智能的信息检索和分析。 2. 语言模型与机器学习： 现代自然语言处理的核心在于构建能够理解和生成语言的计算模型。 词向量（Word Embeddings）： Word2Vec, GloVe等模型能够将词语映射到低维向量空间，使得语义相似的词语在向量空间中距离更近。这极大地推动了下游NLP任务的发展，例如，我们可以通过向量运算发现“国王 - 男人 + 女人 ≈ 女王”这样的语义关系。 循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM）： 这些模型能够处理序列数据，捕捉语言的时序依赖性，在机器翻译、文本生成等任务中取得了显著成效。 Transformer 模型与预训练语言模型（如BERT, GPT系列）： 这些模型通过自注意力机制（Self-Attention）和大规模预训练，极大地提升了对语言上下文的理解能力，成为当前NLP领域最前沿的技术。本书将探讨这些模型如何捕捉更复杂的语言特征，如指代消解、篇章连贯性等。 语言生成： 利用预训练语言模型，我们可以生成自然流畅的文本，进行文本续写、摘要生成、对话生成等。这为内容创作、人机交互等领域带来了革命性的变化。 3. 语音处理与人机交互： 语言不仅以文本形式存在，更以声音形式展现其生命力。 语音识别（Automatic Speech Recognition, ASR）： 将人类语音转化为文本，是实现语音助手、语音输入等功能的基础。本书将介绍ASR的技术原理，如声学模型、语言模型等。 语音合成（Text-to-Speech, TTS）： 将文本转化为逼真的语音，为虚拟助手、有声读物等提供了可能。 声纹识别（Speaker Recognition）： 通过分析语音的声学特征，识别说话者的身份。 四、融合与展望：通往更深层理解的路径 《语象流转：探寻语言的心智印记与数字回响》并非割裂地看待心智与计算，而是强调两者的融合。认知科学的研究为计算模型提供了理论指导和验证依据，而计算分析则为认知研究提供了新的工具和视角。 认知启发式计算模型： 如何将人类的认知策略（如隐喻、原型）融入计算模型，使其更加智能和灵活？ 计算模型检验认知理论： 通过构建计算模型并对其进行实验验证，我们可以更精确地检验和完善现有的语言认知理论。 个性化语言学习与干预： 基于对个体语言认知差异的计算分析，为语言学习者提供定制化的学习方案，或为语言障碍患者提供更有效的干预手段。 跨语言与跨文化研究： 计算方法能够处理大规模多语言语料，有助于我们发现不同语言之间的普遍规律和文化特异性。 语言是人类最深刻的创造之一，其复杂性与魅力令人着迷。本书旨在引领读者深入探索语言的心智维度，理解我们如何思考、如何表达，并教会我们如何运用现代计算工具，解锁语言的数字回响，从而以更深刻、更全面的视角，理解语言，理解人类自身。 这是一次跨越心智边界，拥抱数字未来的探索之旅。

评分☆☆☆☆☆

这本书的案例分析部分，虽然数量上看起来不少，但深度上却显得力不从心，缺乏说服力。很多被引用的实例，要么是过于简单、过于理想化的问题，要么就是引用了已经被学界淘汰的、过时的基准数据集。我特别希望看到作者能将他们的理论应用于当代、复杂的、真实的语料库挑战中，比如处理多模态输入、处理跨语言的细微语义差别，或者应对社交媒体文本中的新颖表达。然而，展示出来的实验结果往往止步于非常基础的准确率或错误率对比，没有提供足够的定性分析来解释模型在哪些方面真正理解了人类的认知机制，又在哪里露出了马脚。这些案例更像是对理论模型的简单“演示”，而非真正的“验证”，让人感觉作者在面对实际应用时的底气略显不足，或者说是研究工具的更新没有跟上最新的技术浪潮。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和装帧实在是一言难尽，初拿到手的时候，就感觉像是早些年那种为了省成本而匆匆忙忙印刷出来的教材。纸张的质量很一般，拿在手里有点“糠”，油墨印得也深浅不一，有些地方甚至能看到纤维的纹理，这对于一本深入探讨复杂理论的专著来说，简直是一种视觉上的折磨。更要命的是，里面的图表和公式的排版简直是一场灾难，很多关键的逻辑流程图被挤压得面目全非，字体大小不一，粗细混杂，让人感觉作者似乎对视觉呈现毫无概念。在阅读那些复杂的计算模型时，清晰的图示是至关重要的，但这本书的呈现方式却像是在故意设置阅读障碍。我甚至需要拿着放大镜来仔细辨认那些标注模糊的变量符号，这极大地分散了我的注意力，让我很难沉浸到作者想要传达的深层思想中去。这种粗糙的制作工艺，不仅影响了阅读体验，更让我对内容本身的严谨性产生了一丝怀疑，毕竟，对待学术成果如此轻率的态度，多少让人感到遗憾。

评分☆☆☆☆☆

我对书中某些章节的论证逻辑感到非常困惑，作者似乎在某些关键的推导步骤上留下了跳跃，或者说，是过于依赖读者心领神会。例如，在讨论到某种基于神经网络的语言表征模型时，从输入层到输出层的转换机制，关键的激活函数选择和参数优化的描述非常模糊。作者只是简单地抛出了一个公式，然后声称它能有效地捕捉到某种特定类型的语义关联，但缺乏对为什么是这个公式、而不是其他备选方案的深入辩护。这让我不得不频繁地停下来，查阅其他更专业的计算语言学文献来填补知识空白，否则根本无法理解作者是如何得出最终结论的。这种“你懂的”的写作方式，在高度依赖精确性的技术性著作中是极不负责任的。我期待的是严密的、可复现的分析过程，而不是这种带有强烈个人直觉色彩的、半开放式的论述。

评分☆☆☆☆☆

从整体的学术视野来看，这本书显得有些“闭门造车”，对近年来越来越重要的跨学科对话关注不足。在讨论到认知建模时，明显缺乏对认知神经科学和心理语言学领域最新实验范式的深入整合。同样，在计算部分，尽管提到了深度学习，但对当前主流的大型语言模型（LLMs）的最新架构和涌现能力几乎没有提及，内容停留在数年前的水平。这使得这本书在“认知”与“计算”的结合点上，未能提供前沿的洞察。读完之后，我得到的更多是建立在经典理论基础上的框架梳理，而非能够指导未来研究方向的创新性视角。它更像是一部详尽的“现状总结”，而非一本具有前瞻性的“思想指南”，对于期望了解学科最前沿动态的读者来说，深度和时效性都有待加强。

评分☆☆☆☆☆

这本书的叙事节奏实在是太拖沓了，感觉作者似乎想把所有能想到的相关背景知识都塞进来，导致核心论点的铺陈显得异常缓慢。前几章几乎都在做非常基础的概念界定，这些内容对于有一定背景知识的读者来说，显得冗余且啰嗦，读起来像是在听一场漫长的、没有重点的入门讲座。很多本该一笔带过的定义和历史回顾，都被无限拉长，占用了大量的篇幅，真正触及到“认知研究”和“计算分析”交叉前沿的部分，要等到全书过半才能看到零星的讨论。这种“先声夺人”的叙事策略，让人很难保持阅读的兴奋感，我好几次都想直接跳过中间的“注水”章节，直奔主题。如果作者能更精炼地提炼核心观点，将背景信息整合到脚注或附录中，这本书的阅读效率和信息密度想必能提升好几个档次。现在的感觉是，为了凑够篇幅，信息量的有效传递被牺牲了。